Agent Skills Hub

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。

resume

恢復暫停的實驗循環，透過還原分支內容、載入配置、讀取結果歷史記錄及識別優化模式，協助您繼續進行迭代與研究。

prompt-rewriter

進階提示詞改寫與優化服務。分析提示詞的清晰度、具體性與結構，提供可執行的優化建議、多種變體選項，並教授提示工程的最佳實踐。

style-format

AI 視覺生成的風格模板規範，透過標準化 Markdown 文件定義藝術指導方向。

claude-rag-skills

一套專業工具集，用於在 Claude Code 環境中審核、評估、切分文件及構建生產級 RAG 管線。

frontend-design

構建具有獨特風格、生產級品質的前端介面與網頁元件，強調高美學品質，並避免通用的人工智慧設計模式。

polars

高性能 Python 與 Rust 記憶體內 DataFrame 函式庫。支援延遲計算、平行處理，並使用 Apache Arrow 引擎，適用於高效 ETL、數據處理及加速 pandas 工作流。

cohort-analysis

執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式，並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。

prp-manager

透過 Context Engineering 原則，為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs)，實現軟體開發一次成功。

prompt-optimizer

透過成熟的提示工程原則，將模糊或結構不良的指令轉換為優化且高效的 AI 模型提示，提升執行品質與準確性。

molthouse

為 AI 代理設計的 Base 鏈上賭場 API。使用 USDC 參與可證明公平的遊戲（硬幣翻轉、骰子、二十一點、老虎機），支援自動註冊、存款與遊戲記錄驗證。

log-debug-issue

維護結構化的 DEBUG_LOG.md 以記錄程式錯誤、除錯過程與解決方案，確保專案穩定性並累積技術知識。